貨幣政策服務(wù)實體經(jīng)濟時金融監(jiān)管政策配合的必要性研究
——基于資金脫實向虛視角的實證檢驗

吳衛(wèi)華

（中國人民銀行杭州中心支行 浙江 杭州市 310001）

一、引言

黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央立足百年未有之大變局，著眼于中華民族偉大復(fù)興的戰(zhàn)略全局，把脈我國改革發(fā)展穩(wěn)定面臨的新情況新問題新挑戰(zhàn)，把防范化解重大風(fēng)險作為重大課題，放在治國理政更加突出的位置，并明確其重點就是防控金融風(fēng)險，“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線”。但對金融風(fēng)險的監(jiān)管難免存在監(jiān)管空白和監(jiān)管疊加，因此政策協(xié)調(diào)十分必要，其中，金融監(jiān)管政策與貨幣政策的協(xié)調(diào)尤為值得關(guān)注。需要說明的是，由于宏觀審慎政策大多數(shù)工具都直接來源于現(xiàn)行的微觀審慎工具箱（徐忠等，2018），宏觀審慎監(jiān)管在一定程度上是微觀審慎監(jiān)管的延伸，為便于行文，文中不對微觀審慎監(jiān)管與宏觀審慎監(jiān)管加以區(qū)分，統(tǒng)一以金融監(jiān)管代指。

已有的研究關(guān)注到貨幣政策與金融監(jiān)管之間的協(xié)調(diào)搭配問題，認(rèn)為貨幣政策與監(jiān)管政策尤其是宏觀審慎監(jiān)管政策搭配十分必要，能夠促進經(jīng)濟穩(wěn)定、改進社會福利（Tavman，2015；蘇嘉勝和王曦，2019）。并進一步研究了兩者之間的配合方式，比如Suh（2012）的研究表明，從搭配方式來看，貨幣政策應(yīng)該僅盯住通貨膨脹，逆周期資本監(jiān)管僅盯住信貸；朱波和盧露（2016）研究認(rèn)為寬松的貨幣政策要與緊的資本監(jiān)管政策或流動性約束搭配。還有研究進一步指出，當(dāng)面對的外部沖擊不同，貨幣政策與金融監(jiān)管搭配產(chǎn)生的效果也不一樣。Angelini等（2011）用帶銀行部門的DSGE 模型發(fā)現(xiàn)，在正常時期，宏觀審慎政策對促進宏觀穩(wěn)定基本上沒有幫助，甚至容易和貨幣政策產(chǎn)生沖突；而在金融沖擊時，資本監(jiān)管等審慎政策會影響貸款供給，如果同貨幣政策配合的話，能夠改善經(jīng)濟穩(wěn)定性。王愛儉和王瓂怡（2014）建立DSGE 模型分析認(rèn)為，宏觀審慎政策對于貨幣政策能夠起到輔助作用，特別是在市場受到金融沖擊時，輔助效果最明顯。范從來和高潔超（2018）研究表明，外源性金融沖擊下，貨幣政策力度與資本監(jiān)管強度高低搭配可明顯降低福利損失，雙高搭配導(dǎo)致福利損失最大化；內(nèi)源性金融沖擊下，福利損失最小化要求資本監(jiān)管從緊而貨幣政策具有更大靈活性。同時，也有研究回答了為什么需要二者協(xié)調(diào)搭配，或者說二者沖突時所帶來的問題，Bech 和Keister（2017）研究了金融監(jiān)管政策中銀行流動性覆蓋率要求與貨幣政策的沖突問題，認(rèn)為前者改變了銀行流動性管理行為，從而影響貨幣政策效果。熊丹等（2013）研究發(fā)現(xiàn)資本充足率要求等金融監(jiān)管政策具有典型的順周期效應(yīng)，從而使逆周期貨幣政策調(diào)整與金融監(jiān)管要求之間出現(xiàn)沖突，弱化了宏觀調(diào)控的預(yù)期效果。總之，大多數(shù)研究均顯示，為平衡好“穩(wěn)增長與防風(fēng)險”的關(guān)系，貨幣政策與金融監(jiān)管應(yīng)該協(xié)調(diào)搭配，且搭配方式因外部沖擊不同而不同。但目前還有一種方式的政策搭配方式鮮有研究，即以促進行業(yè)發(fā)展為目的的監(jiān)管政策與穩(wěn)定經(jīng)濟增長的寬松貨幣政策的搭配，比如2013—2016 年間，不良貸款“雙降”曾是監(jiān)管部門的重要目標(biāo)，為此監(jiān)管部門紛紛降低監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)鼓勵行業(yè)做大做強（李宏瑾和蘇乃芳，2017），此時的金融監(jiān)管強調(diào)行業(yè)發(fā)展重于監(jiān)管主責(zé)，與貨幣政策之間雖有搭配但缺乏協(xié)調(diào)，而恰好當(dāng)時貨幣政策屬于邊際寬松時期，此種政策搭配情形下“穩(wěn)增長和防風(fēng)險”的目標(biāo)能否實現(xiàn)正是本文嘗試給出學(xué)術(shù)探索的緣起。

本文通過搜集2014-2015 年間浙江省81 家農(nóng)村商業(yè)銀行（包括農(nóng)信社、農(nóng)合行、農(nóng)商行三類，統(tǒng)稱為農(nóng)商行）存款準(zhǔn)備金率和杠桿率季度面板數(shù)據(jù)，采用面板向量自回歸模型（Panel Vector Auto-regression，PVAR 模型）識別策略，對寬松型貨幣政策與促進行業(yè)發(fā)展導(dǎo)向的金融監(jiān)管政策之間搭配效果進行了實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：一是以降準(zhǔn)為代表的寬松型貨幣政策與以行業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向的金融監(jiān)管政策搭配下，金融監(jiān)管與貨幣政策之間并無相互配合，不但無法同時實現(xiàn)“穩(wěn)增長與防風(fēng)險”目標(biāo)，還會導(dǎo)致金融加杠桿式資金“空轉(zhuǎn)”；二是銀行自身的加杠桿行為會拖累地區(qū)經(jīng)濟增長，且在第一期拖累效應(yīng)最大；三是銀行加杠桿行為本身具有較大的慣性，資金在金融體系內(nèi)循環(huán)存在自我強化。

本文可能的邊際貢獻主要體現(xiàn)為三個方面：第一，本文首次從實證上分析了數(shù)量寬松型貨幣政策搭配以行業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向的金融監(jiān)管政策所帶來的后果，豐富了貨幣政策與金融監(jiān)管政策搭配研究文獻。第二，從金融監(jiān)管服務(wù)于行業(yè)發(fā)展視角論證了金融監(jiān)管應(yīng)回歸監(jiān)管本責(zé)，為金融體制改革方向提供了現(xiàn)實證據(jù)。第三，呈現(xiàn)了寬松型貨幣政策與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展之間的另一種可能關(guān)系，表現(xiàn)為本文的研究時段內(nèi)，寬松型的貨幣政策（降準(zhǔn)）并未有效地促進經(jīng)濟增長，豐富了學(xué)界關(guān)于貨幣政策操作、金融監(jiān)管與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的研究。

二、研究背景

從金融監(jiān)管層面來看，一些監(jiān)管部門把所管機構(gòu)、行業(yè)視為自己的地盤，金融監(jiān)管服務(wù)于行業(yè)發(fā)展，也鼓勵了銀行的加杠桿行為。2008 年全球金融危機后，監(jiān)管部門更加強調(diào)金融促進經(jīng)濟復(fù)蘇，甚至為了促進行業(yè)發(fā)展，鼓勵銀行開展規(guī)避準(zhǔn)備金要求和信貸規(guī)模約束的金融創(chuàng)新，證券保險監(jiān)管部門也都競相放松監(jiān)管促進本行業(yè)發(fā)展（徐忠，2018）。由此，2014 年到2016 年間，以監(jiān)管套利為目的的影子銀行規(guī)模迅速上升（Ehlers 等，2018）。具體來說，影子銀行在2013 年之前主要表現(xiàn)為以銀信合作、銀證合作和銀保合作為代表的“通道業(yè)務(wù)”，之后形式出現(xiàn)變化，同業(yè)創(chuàng)新導(dǎo)致影子銀行中買入返售、委托投資業(yè)務(wù)之類的“同業(yè)業(yè)務(wù)”占比大幅提高（高蓓等，2020）。于是，在資金來源方面，銀行與非銀機構(gòu)通過同業(yè)業(yè)務(wù)、理財?shù)雀鞣N嵌套，使得負(fù)債端變得極為復(fù)雜，加劇了流動性風(fēng)險。在資金運用方面，以非保本理財為代表的各類資管業(yè)務(wù)、同業(yè)等表外業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，資金在金融體系的循環(huán)鏈條越來越長（紀(jì)敏和李宏瑾，2018）。同業(yè)業(yè)務(wù)快速發(fā)展導(dǎo)致中國銀行業(yè)的杠桿率上升（盛天翔和張勇，2019）。換言之，貨幣寬松、監(jiān)管放松、金融創(chuàng)新等給了影子銀行生長的土壤，拉長了資金套利鏈條，也推高了金融機構(gòu)間的杠桿水平。而美國次貸危機的一個重要反思就是，商業(yè)銀行風(fēng)險主要緣于高杠桿。銀行通過監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)相對較低的各類基金及其子公司和券商資管等渠道（這些渠道也被冠以影子銀行稱號），擴大了對影子銀行信貸投放，導(dǎo)致銀行杠桿率迅速擴大，使銀行過度承擔(dān)風(fēng)險，增加金融脆弱性（李建強等，2019）。并且，對經(jīng)濟增長的作用也將會從拉動變?yōu)橥侠郏↙aw 和Singh，2014）。可以說金融自身加杠桿對金融穩(wěn)定和經(jīng)濟增長均無益處。并且，由于銀行把信貸投向基金子公司、券商資管等影子銀行的行為，統(tǒng)計上會在銀行資產(chǎn)端形成信貸資產(chǎn)或類信貸的同業(yè)資產(chǎn)（實質(zhì)上為借道影子銀行對外放貸，影子銀行表面上充當(dāng)甲方）（王劍，2021），不但擴大了銀行的杠桿率，而且由此派生的貨幣計入M2，形成M2“虛脹”?？梢钥隙ǖ氖?，不管銀行是通過傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)發(fā)放貸款還是通過影子銀行業(yè)務(wù)騰挪發(fā)展類信貸的同業(yè)資產(chǎn)，其最終都表現(xiàn)為銀行總資產(chǎn)的膨脹（黃志剛和劉丹陽，2019），銀行杠桿率也會上升。

可以從相關(guān)統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)，銀行在這期間，表內(nèi)信貸投放占總資產(chǎn)比例變化不大，而表外對影子銀行的信貸投放占總資產(chǎn)比重攀升。參考黃志剛和劉丹陽（2019），將買入返售金融資產(chǎn)和應(yīng)收款項類投資之和作為影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的代理變量。受限于數(shù)據(jù)可得性，僅以國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）中可以查找到的浙江省內(nèi)9 家農(nóng)村商業(yè)銀行2011-2016 年間統(tǒng)計數(shù)據(jù)為例，繪制商業(yè)銀行表內(nèi)信貸投放與表外對影子銀行信貸發(fā)放占總資產(chǎn)比例變化圖，見圖1?？梢钥闯?，雖然銀行表內(nèi)信貸投放（貸款）占銀行總資產(chǎn)的比重達到50%左右，是銀行資產(chǎn)項目中的絕對主角，但在2011-2016 年間，銀行資產(chǎn)項目明細(xì)變化最大的卻是對影子銀行的資金投放，其占總資產(chǎn)的比例，從2011 年的5.41%攀升至2016 年底的10.94%，翻了一倍還多，而與之相比，銀行的表內(nèi)信貸投放占總資產(chǎn)比重在50%左右徘徊，從2011年的占比49.32%上升至2012 年最高的56.66%，后續(xù)到2016 年回落至48.48%，可以說從變動幅度上來看遠遜于對影子銀行信貸投放的翻倍走勢。

圖1 影子銀行貸款投放占比與表內(nèi)信貸（貸款）投放占總資產(chǎn)比例

2015 年底，中央將“去杠桿”列為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革五大任務(wù)之一，“去杠桿”任務(wù)顯出緊迫性和艱巨性。從2016 年底開始，金融整頓成為經(jīng)濟政策的主要議題，金融去杠桿也成為去杠桿的手段。在此背景下，銀行對實體經(jīng)濟的表內(nèi)信貸（貸款）不受影響，但金融機構(gòu)之間尤其是銀行對基金子公司和券商資管等非銀行金融機構(gòu)的貸款成為主要打擊對象，金融監(jiān)管的加強影響影子銀行導(dǎo)致銀行杠桿率上升的狀況有所抑制（中國人民銀行辦公廳，2018）。這也是后續(xù)本文使用銀行杠桿率作為捕捉金融監(jiān)管當(dāng)局監(jiān)管商業(yè)銀行影子銀行業(yè)務(wù)松緊程度指標(biāo)的邏輯所在。進而，金融監(jiān)管加強后，金融部門資金體內(nèi)循環(huán)和多層嵌套減少。2017 年以來我國M2 增速明顯下降，尤其是經(jīng)由信托、券商資管等非銀行金融機構(gòu)渠道派生的貨幣大幅下降，具體可見圖2。

圖2 金融去杠桿時非銀行金融機構(gòu)融資渠道創(chuàng)造的貨幣大幅下降

通過對上述金融體系內(nèi)部借道影子銀行加杠桿再到去杠桿的演進過程介紹，能清晰地感知到，暫時拋開經(jīng)濟下行的大背景不論，從政策操作層面來看，引起金融加杠桿式的資金空轉(zhuǎn)，既有貨幣政策寬松的原因也有金融監(jiān)管順行業(yè)的原因。因此，本文希望利用面板向量自回歸模型探究貨幣政策與金融監(jiān)管之間政策搭配方式及其帶來的影響。由于中國人民銀行2016 年初才將存款準(zhǔn)備金動態(tài)管理升級為宏觀審慎政策評估（MPA），在此之前金融監(jiān)管當(dāng)局對銀行機構(gòu)加杠桿行為多是從支持行業(yè)發(fā)展角度出發(fā)對待，因此，政策層面2016 年底之前對影子銀行形式的金融加杠桿留有監(jiān)管空白。但是，金融監(jiān)管當(dāng)局對行業(yè)發(fā)展的支持也應(yīng)視為一種監(jiān)管方式——呵護式監(jiān)管，同時，由于本文數(shù)據(jù)時段內(nèi)（2014-2015 年），中國人民銀行頻繁使用定向降準(zhǔn)和普遍降準(zhǔn)釋放流動性，貨幣政策屬于寬松時期，因而，準(zhǔn)確地說，本文研究的是降準(zhǔn)型寬松貨幣政策與以支持行業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向的金融監(jiān)管政策搭配對地區(qū)經(jīng)濟增長的政策影響。

三、研究設(shè)計與樣本數(shù)據(jù)

（一）模型設(shè)定

本文擬分析貨幣政策、金融監(jiān)管與地區(qū)經(jīng)濟增長之間的相互影響。從相關(guān)研究來看，降準(zhǔn)等寬松型貨幣政策引致的銀行信貸投放與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間互為因果關(guān)系，具有很強的內(nèi)生性問題?？紤]到內(nèi)生性，采用PVAR 模型更具科學(xué)性和合理性，因為PVAR 模型作為VAR 模型的拓展，不以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)，直接考慮時間序列中各經(jīng)濟變量之間的相互作用關(guān)系。并且，PVAR 模型在數(shù)據(jù)使用面上更優(yōu)于VAR 模型，VAR 模型的研究主要用于時間序列，這對其使用范圍是有所限制的，而PVAR 模型不僅保留了VAR 模型的優(yōu)點，還克服了VAR 模型對于數(shù)據(jù)時間長度的限制，只需要滿足T≧p+3就可以進行參數(shù)估計（其中T 為時序長度，p為滯后階數(shù)），滿足T≧2p+2 就可以對穩(wěn)態(tài)的滯后項參數(shù)進行估計。與此同時，PVAR 模型還綜合了面板數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，可以控制不可觀測個體的異質(zhì)性。本文PVAR 模型設(shè)定如下：

式中，Y為包含所有內(nèi)生變量的向量，本文的內(nèi)生變量為地區(qū)經(jīng)濟增長速度（GDP同比增速）、銀行杠桿率（總資產(chǎn)/所有者權(quán)益）和銀行存款準(zhǔn)備金率；α為截距項；j 為滯后階數(shù)，Y表示p 階滯后項，α表示回歸系數(shù)；f代表個體固定效應(yīng)，用以反映個體異質(zhì)性；θ表示時間效應(yīng)，用于體現(xiàn)同一時點，不同截面上可能受到的共同沖擊；ε是隨機擾動項，假設(shè)其服從正態(tài)分布。

（二）變量選擇

首先，根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性，本文通過調(diào)研獲取2014-2015 年浙江省農(nóng)村信用社系統(tǒng)81 家農(nóng)商行季度法定存款準(zhǔn)備金率數(shù)據(jù)（rrr），之所以做此選擇，是因為2014 年和2015 年兩年間央行先后7 次定向降準(zhǔn)，其中有4 次為“定向降準(zhǔn)+普遍降準(zhǔn)”，農(nóng)商行是最大的受益群體，兩年間其法定存款準(zhǔn)備金率變動最為頻繁，因而可以作為數(shù)量寬松型貨幣政策的代理變量。其次，參考馬勇和陳雨露（2017）的研究，選取81 家農(nóng)商行2014-2015 年間的季度銀行總資產(chǎn)/所有者權(quán)益代指銀行杠桿率（lev），根據(jù)2011 年6月中國銀監(jiān)會發(fā)布的《商業(yè)銀行杠桿率管理辦法》，以資本/表內(nèi)外總資產(chǎn)計量杠桿率，因而，本文選取的銀行杠桿率（總資產(chǎn)/所有者權(quán)益）指標(biāo)可以表示銀行監(jiān)管部門對銀行機構(gòu)的監(jiān)管政策。最后，選取81 家農(nóng)商行所在浙江省內(nèi)11 個地市的地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）同比增長率作為地區(qū)經(jīng)濟增長速度（gdp）的代理變量，用于表征81 家農(nóng)商行各自展業(yè)地區(qū)的宏觀經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，地區(qū)GDP 數(shù)據(jù)來自wind 數(shù)據(jù)庫，地區(qū)GDP 同比增長率經(jīng)作者計算得出。

（三）數(shù)據(jù)處理說明

對數(shù)據(jù)做以下處理：①因為大部分宏觀數(shù)據(jù)包含了價格因素，需要做通脹調(diào)整，將名義變量地區(qū)GDP 除以CPI 定基比數(shù)據(jù)進行通脹調(diào)整，轉(zhuǎn)換為實際值，需要說明的是，本文用CPI 環(huán)比數(shù)據(jù)作為通貨膨脹率，將月度環(huán)比數(shù)值轉(zhuǎn)換為季度環(huán)比數(shù)值；②由于本文選取的地區(qū)GDP、銀行杠桿率還存在明顯的季節(jié)性特征，對消除通貨膨脹后的地區(qū)GDP 實際值、銀行杠桿率進行Census-X12季節(jié)調(diào)整以剔除季節(jié)性影響；③使用上一步中季節(jié)調(diào)整后的地區(qū)GDP 計算地區(qū)GDP 同比增長率（gdp）；④對地區(qū)GDP 同比增長率（gdp）進行HP 濾波，分離出趨勢項與周期成分，并將周期成分作為后續(xù)分析的數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)處理使用Eviews 完成。

四、實證結(jié)果及分析

（一）單位根檢驗

PVAR模型要求變量是平穩(wěn)的，以避免出現(xiàn)偽回歸與估計偏誤。從表1的檢驗結(jié)果可以看出，對于GDP同比增長率（gdp）的周期趨勢而言，大多數(shù)檢驗結(jié)果表明拒絕存在單位根的原假設(shè)，即為平穩(wěn)序列。而銀行杠桿率lev和存款準(zhǔn)備金率rrr等均為非平穩(wěn)序列。從一階差分后的結(jié)果來看，大致可以認(rèn)為一階差分后的序列均能拒絕存在單位根的原假設(shè)，面板數(shù)據(jù)已不存在單位根。綜合來看，gdp原序列即為平穩(wěn)序列，為I（0）變量，lev和rrr序列則為一階單整序列（其中，drrr根據(jù)經(jīng)濟含義，并依據(jù)LLC檢驗和Hadri檢驗，可以判定為穩(wěn)定序列），即I（1）變量。

表1 單位根檢驗結(jié)果

（二）面板協(xié)整檢驗

因為本文考察的三個變量中有兩個變量均為一階單整變量，故需要進一步對變量進行協(xié)整檢驗，以觀察變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系。協(xié)整檢驗結(jié)果見表2。

表2 各變量間的協(xié)整檢驗

從表2 的同質(zhì)性備擇的檢驗結(jié)果可以看出，Panel V 統(tǒng)計量和Panel rho 統(tǒng)計量不能拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，而Panel PP統(tǒng)計量和Panel ADF 統(tǒng)計量均拒絕原假設(shè)，認(rèn)為所有截面有共同的自回歸（AR）系數(shù)。而從異質(zhì)性備擇的檢驗結(jié)果可以看出，Group rho 統(tǒng)計量不能拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為不存在協(xié)整關(guān)系，而Group pp 統(tǒng)計量和Group ADF統(tǒng)計量均很顯著，表明他們存在異質(zhì)性協(xié)整關(guān)系。進一步地，再通過Kao 檢驗進行確認(rèn)，Kao 檢驗結(jié)果認(rèn)為序列之間存在協(xié)整關(guān)系。因此，綜合來看，面板變量之間存在協(xié)整關(guān)系，可以使用原數(shù)據(jù)進行建模。

（三）滯后階數(shù)的判定

采用AIC、BIC 和HQIC 這三個信息準(zhǔn)則指標(biāo)，取最小值時的滯后階數(shù)作為最優(yōu)滯后階數(shù)。信息準(zhǔn)則指標(biāo)結(jié)果如表3 所示，信息準(zhǔn)則表明最佳滯后階數(shù)為1 階，所以建立PVAR（1）模型。

表3 PVAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

（四）Granger 因果關(guān)系檢驗

為科學(xué)判斷變量之間聯(lián)動關(guān)系及動態(tài)影響方向，在進行PVAR 建模分析之前，先通過格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗確認(rèn)各變量之間是否具有長期因果關(guān)系，檢驗結(jié)果見表4。

表4 Granger 因果關(guān)系檢驗結(jié)果

結(jié)果顯示，銀行杠桿率（lev）和存款準(zhǔn)備金率（rrr）均構(gòu)成地區(qū)經(jīng)濟增 長（gdp）的原因，而地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）和銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）的變動均不會Granger 引起銀行的加杠桿或降杠桿行為。地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）速度的變動會Granger 引起銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）的變動，而銀行的杠桿率（lev）變動不會Granger 引致銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）的變動。

由此可見，銀行杠桿率（lev）變化與銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）調(diào)整之間并無互動，未見二者有意配合。

（五）GMM 估計

使用Stata 軟件利用系統(tǒng)廣義矩估計法（SYS-GMM）估計得到PVAR 模型參數(shù)的有效估計。需要說明的是，由于傳統(tǒng)的均值差分法易于產(chǎn)生偏差，此處采用前向均值差分法，即Helmert 轉(zhuǎn)換法（Arellano 和Bover，1995）消除固定效應(yīng)，轉(zhuǎn)換后，內(nèi)生變量的當(dāng)前值、滯后項與干擾項均不相關(guān)，因而后續(xù)可以把滯后解釋變量作為工具變量采用GMM 方法估計。估計結(jié)果如表5 所示。

當(dāng)?shù)貐^(qū)經(jīng)濟增長（gdp）作為被解釋變量時，從表5 第（1）列可以看到，上一期的地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）、存款準(zhǔn)備金率（rrr）與本期地區(qū)經(jīng)濟增長呈現(xiàn)同方向變化，且這種正相關(guān)關(guān)系較為顯著。上一期的地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）對本期地區(qū)經(jīng)濟增長呈現(xiàn)正向促進作用，說明地區(qū)的經(jīng)濟增長具有一定的慣性。但出乎意料的是，上一期的存款準(zhǔn)備金率（rrr）對本期地區(qū)經(jīng)濟增長卻是正向影響，換言之，若上一期存款準(zhǔn)備金率下降，則本期經(jīng)濟增長速度不升反降，若上一期存款準(zhǔn)備金率提高，則本期地區(qū)經(jīng)濟增長速度不降反而提高，這似乎與我們常識有矛盾。但若結(jié)合以銀行監(jiān)管所作用的對象指標(biāo)銀行杠桿率（lev）來看，上一期的銀行杠桿率（lev）與本期地區(qū)經(jīng)濟增長具有顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系，也就是說若上一期的銀行機構(gòu)加杠桿，則本期的地區(qū)經(jīng)濟增長速度下降，鑒于前文檢驗顯示，杠桿率（lev）變化與存款準(zhǔn)備金率（rrr）調(diào)整之間無因果關(guān)系，因此當(dāng)貨幣當(dāng)局降低存款準(zhǔn)備金率時，銀行監(jiān)管部門并未對銀行杠桿率進行收緊，聯(lián)系本文的研究時段2014-2015 年的現(xiàn)實經(jīng)濟背景是金融系統(tǒng)資金“空轉(zhuǎn)”比較嚴(yán)重則不難理解，當(dāng)時銀行表外業(yè)務(wù)急劇發(fā)展，通過表內(nèi)外資產(chǎn)騰挪，實現(xiàn)銀行和非銀機構(gòu)之間套利交易，尤其是銀行資金通過嵌套包裝投資于債券、非標(biāo)（非標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)，與債券相對）、權(quán)益等影子銀行。在此背景下，降低存款準(zhǔn)備金率這一寬松貨幣政策操作并沒有通過銀行信貸擴張給當(dāng)?shù)亟?jīng)濟增長帶來多少實質(zhì)性利好，反而成為滋生金融加杠桿的“溫床”，導(dǎo)致貨幣派生途徑發(fā)生改變，通過銀行信貸擴張而帶動的傳統(tǒng)貨幣派生占比下降，通過券商資管產(chǎn)品、權(quán)益等影子銀行體系派生的貨幣占比提高，而這些渠道派生的貨幣在2016 年底我國開始金融去杠桿后萎縮的也最厲害，這一點我們從前文圖2 中可以明顯看出。

表5 PVAR 模型的GMM 估計結(jié)果

當(dāng)被解釋變量為銀行杠桿率（lev）時，從表5第（2）列看到，前一期的地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）對銀行加杠桿（體現(xiàn)為杠桿率提高）有正向影響，但并不顯著。前一期的銀行杠桿率（lev）則對本期銀行杠桿率（lev）有很強的正向影響。前一期的存款準(zhǔn)備金率（rrr）對本期銀行杠桿率（lev）變化影響表現(xiàn)為反方向，但并不顯著。分析來看，當(dāng)時背景下，銀行杠桿率變動具有很強的慣性，且由于資金“空轉(zhuǎn)”形式多樣，不管是通過同業(yè)還是通過影子銀行，資金在銀行體系空轉(zhuǎn)賺取“快錢”的誘惑使得當(dāng)時的銀行機構(gòu)并不過多關(guān)注實體經(jīng)濟真實資金需求，體現(xiàn)在前一期的地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）與本期的銀行杠桿率（lev）正向關(guān)聯(lián)度不強，而且正是由于有形式多樣的包裝渠道加杠桿，也使得銀行加杠桿行為并不僅取決于降準(zhǔn)這一寬松型貨幣政策操作，表現(xiàn)在前一期的存款準(zhǔn)備金率（rrr）與本期銀行杠桿率（lev）變化關(guān)聯(lián)度也不強。所以，有研究者稱當(dāng)時銀行進行的同業(yè)之間加杠桿操作為“同業(yè)鴉片”，正緣于此，2016年年底我國開始金融去杠桿監(jiān)管，對銀行杠桿率的監(jiān)管是順應(yīng)金融服務(wù)實體經(jīng)濟改革的應(yīng)有之義。

當(dāng)被解釋變量為銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）時，從表5 第（3）列可以看出，前一期的地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）與本期銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且顯著，這表明貨幣政策當(dāng)局觀測到寬松型貨幣政策對經(jīng)濟增長有效，因而進一步降低了存款準(zhǔn)備金率，這與研究時段內(nèi)頻繁的定向降準(zhǔn)和全面降準(zhǔn)操作有關(guān)。并且，表5 第（3）列還顯示央行存款準(zhǔn)備金率（rrr）具有一定的操作慣性。

（六）脈沖響應(yīng)分析

不用區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量是PVAR模型的優(yōu)點，因此，在不考慮傳統(tǒng)計量建模的情況下，對單個變量值進行解釋意義不大。通常來說，PVAR 模型更關(guān)注脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，即給定隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，觀察其將如何影響其他變量的當(dāng)期值和未來值，這反映了標(biāo)準(zhǔn)化沖擊的動態(tài)影響路徑，便于充分把握未來的趨勢。參考周建和況明（2015），脈沖響應(yīng)圖模擬數(shù)據(jù)長度選擇與實際數(shù)據(jù)長度一致，結(jié)合本文時間長度為8 個季度，對脈沖響應(yīng)圖模擬數(shù)據(jù)長度選擇8 期進行分析。所有脈沖響應(yīng)圖均經(jīng)過蒙特卡洛模擬200 次。

1.地區(qū)經(jīng)濟增長脈沖響應(yīng)分析。由圖3可以看出：第一，地區(qū)經(jīng)濟增長速度（gdp）具有慣性特征，歷史經(jīng)濟增速對滯后期的經(jīng)濟增長影響在前2期為正，之后影響減弱接近0。第二，地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）在受到銀行加杠桿行為的一個正向沖擊后，影響效果為負(fù)，表明受到阻礙，且在第1期經(jīng)濟增長所受阻礙最大。第三，來自存款準(zhǔn)備金率（rrr）變化的一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）影響為正，正向影響的最大值出現(xiàn)在第1期。

圖3 地區(qū)經(jīng)濟增長脈沖響應(yīng)圖

2.銀行監(jiān)管指標(biāo)銀行杠桿率的脈沖響應(yīng)分析。從圖4 觀察得出：第一，地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）增加一個單位標(biāo)準(zhǔn)差將會導(dǎo)致銀行杠桿率（lev）提高，但從置信區(qū)間來看該變化并不顯著。第二，銀行杠桿率（lev）對其自身沖擊的動態(tài)曲線表現(xiàn)為正反饋，但反應(yīng)逐漸減弱。第三，銀行杠桿率（lev）對一個標(biāo)準(zhǔn)差單位的存款準(zhǔn)備金率（rrr）變化沖擊反應(yīng)為負(fù)向，但不顯著。

圖4 銀行杠桿率脈沖響應(yīng)圖

3.貨幣政策變量存款準(zhǔn)備金率脈沖響應(yīng)分析。分析圖5 發(fā)現(xiàn)：第一，存款準(zhǔn)備金率（rrr）在受到地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）一個正向沖擊后，表現(xiàn)為負(fù)響應(yīng)。第二，銀行杠桿率（lev）一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對存款準(zhǔn)備金率（rrr）影響為負(fù)但不顯著。第三，由于政策操作的緣故，存款準(zhǔn)備金率（rrr）對其自身的影響體現(xiàn)出了慣性特征，表現(xiàn)為逐漸遞減的正向響應(yīng)。

圖5 存款準(zhǔn)備金率脈沖響應(yīng)圖

通過上述實證分析可知，在本文研究時段內(nèi)，銀行監(jiān)管部門對銀行杠桿率的監(jiān)管并未因為貨幣政策進行了降準(zhǔn)操作而做出相關(guān)監(jiān)管反應(yīng)，缺乏必要的協(xié)調(diào)。換言之，以促進銀行業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向的銀行監(jiān)管政策與貨幣政策降準(zhǔn)操作之間的政策搭配，會導(dǎo)致資金“空轉(zhuǎn)”比較明顯，貨幣政策寬松釋放的貨幣并未有效拉動地區(qū)經(jīng)濟增長。

（七）方差分解

進一步，本文對PVAR模型中各變量誤差項進行方差分解，以反映不同沖擊變量對變量自身及其他變量波動的貢獻度，借以評價不同沖擊對相關(guān)變量的相對重要程度，結(jié)果見表6。表中詳細(xì)列出了前5期的方差分解結(jié)果?？梢钥闯觯?個預(yù)測期與第5個預(yù)測期方差分解結(jié)果差異不大，表明整體上來看變量間的沖擊影響占比相對穩(wěn)定，經(jīng)過5個預(yù)測期后系統(tǒng)相對穩(wěn)定。此外，還可以得出如下結(jié)論：第一，地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）、銀行杠桿率（lev）和銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）的預(yù)測方差主要來自自身；第二，在第5個預(yù)測期，銀行杠桿率（lev）對地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）變化的貢獻度為1.00%，同期來看，銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）對地區(qū)經(jīng)濟增長速度（gdp）變化的解釋能力達到3.50%，也就說明對地區(qū)經(jīng)濟增長速度變化的影響力度而言，同時期降低存款準(zhǔn)備金率的政策作用大于銀行監(jiān)管政策（銀行杠桿率）；第三，從前5個預(yù)測期來看，除了對銀行杠桿率（lev）的監(jiān)管政策自身以外，無論是地區(qū)經(jīng)濟增長速度（gdp）變化，還是銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）變化，均對銀行監(jiān)管政策（銀行杠桿率）的變動方差貢獻度很小，幾乎可以忽略不計，說明此時銀行監(jiān)管政策并未考慮根據(jù)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展或者貨幣政策松緊程度做出對應(yīng)調(diào)整安排；第四，在第5個預(yù)測期，地區(qū)經(jīng)濟增長速度（gdp）變化、銀行監(jiān)管政策代理變量銀行杠桿率（lev）的變化對銀行存款準(zhǔn)備金率（rrr）的解釋能力分別為2.20%和1.20%，說明地區(qū)經(jīng)濟增長（gdp）和銀行杠桿率（lev）對央行的存款準(zhǔn)備金率（rrr）調(diào)整政策產(chǎn)生了一定的影響。

表6 方差分解結(jié)果

綜上可知，在本文研究時段內(nèi)，銀行監(jiān)管政策并未充分考慮與貨幣政策的協(xié)調(diào)與搭配，仍處在鼓勵行業(yè)發(fā)展的監(jiān)管思路下，導(dǎo)致銀行杠桿率自身慣性較大，存在資金在金融體系內(nèi)自我循環(huán)的沖動。而以存款準(zhǔn)備金率調(diào)整為代表的貨幣政策雖對銀行監(jiān)管政策和地區(qū)經(jīng)濟增長有一定考慮，但政策之間協(xié)調(diào)搭配也不明顯。這些共同導(dǎo)致宏觀政策對地區(qū)經(jīng)濟增長的作用效果不明顯。

五、研究結(jié)論與政策啟示

促進貨幣政策與金融監(jiān)管政策協(xié)調(diào)搭配是近年學(xué)術(shù)界和實務(wù)界呼聲比較高的熱點話題，現(xiàn)有關(guān)于兩者協(xié)調(diào)搭配的文獻大都論證了二者搭配的必要性或二者沖突所可能帶來的不利后果，鮮有文獻關(guān)注兩者之間政策搭配出現(xiàn)了政策“跛行”的情形。本文基于浙江省內(nèi)81 家農(nóng)商行實地調(diào)研數(shù)據(jù)對此問題進行了研究。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)金融監(jiān)管脫離了監(jiān)管本職而注重于行業(yè)發(fā)展時，其與寬松型貨幣政策之間并無互動，寬松型的貨幣政策傳導(dǎo)會發(fā)生“中梗阻”，央行放出去的“水”會聚集在金融體系內(nèi)部自我循環(huán)，且這種自我循環(huán)具有一定的慣性。而這種自我循環(huán)式的金融加杠桿對地區(qū)經(jīng)濟增長并無益處，成為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟增長的一種阻礙。

基于本文研究結(jié)論，得到以下政策啟示：一是金融監(jiān)管要摒棄傳統(tǒng)上以促進所監(jiān)管行業(yè)做大做強的思維慣性，與行業(yè)發(fā)展職能徹底分離，回歸監(jiān)管主責(zé)、主業(yè)，監(jiān)管要“長牙齒”，對于逃避監(jiān)管型的金融創(chuàng)新要及時補漏。二是金融天然具有杠桿屬性，但金融機構(gòu)本身不應(yīng)該杠桿過高，金融監(jiān)管和貨幣政策操作均要把握好力度和節(jié)奏，加強對金融機構(gòu)自身杠桿率水平的監(jiān)管，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的累積。三是為消除貨幣政策傳導(dǎo)的“中梗阻”，便利資金進入實體經(jīng)濟，貨幣政策與金融監(jiān)管政策之間應(yīng)加強協(xié)調(diào)配合，避免政策操作時各自為政。